解析MATLAB R2016b和机器学习之间的联系以及应用

MATLAB R2016b更新亮点：

机器学习

MATLAB R2016b在机器学习中的增强功能：更快地训练模型，使用大数据，并从模型生成 C/C++代码。包括：

大数据算法

对超出内存的数据执行降维、描述性统计、k 均值聚类、线性递归、逻辑递归和判别分析。

贝叶斯优化

通过搜索最佳超参数来调整机器学习算法。

特征选择

使用近邻元分析 (NCA) 选择机器学习模型特征。

代码生成

为SVM 和逻辑递归模型生成预测 C 代码（需要使用MATLAB Coder）。

分类学习器

并行训练分类器（需要使用Parallel Computing Toolbox）。

机器学习性能

借助重复观察结果加速高斯混合建模、SVM 和稀疏数据的距离计算。

生存分析

为 Cox 比例风险模型提供了新的残差和处理关系的选项。